18、Scala与Java的Play 2框架Web应用开发指南

Scala与Java的Play 2框架Web应用开发指南

1. 项目结构概述

在使用Play 2框架开发Web应用时,项目具有特定的目录结构,各目录及其作用如下:
- project :包含配置Scala构建工具SBT所需的所有文件。
- public :该目录包含三个标准子目录,分别用于存放图片、CSS样式表和JavaScript文件。此目录中的资源为静态资产,由Web服务器直接提供服务。
- target :构建系统生成的工件存放在此目录,具体如下:
- classes :包含所有编译后的类(来自Java和Scala源文件)。
- classes_managed :仅包含由框架管理的类(如路由器或模板系统生成的类)。
- resource_managed :包含生成的资源,通常是编译后的资产,如LESS CSS和CoffeeScript的编译结果。
- src_managed :包含生成的源文件,如模板系统生成的Scala源文件。
- test :包含所有测试文件以及框架提供的一些示例。

2. Play 2中的MVC架构

Play 2应用遵循MVC(Model-View-Controller)架构模式,MVC各层在 app 目录下的不同包中定义。其请求流程如下: <

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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